吳振中

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都　610065）

基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法的研究

吳振中

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都610065）

提出一種基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法，并對(duì)該算法進(jìn)行深入的研究，再此基礎(chǔ)上提出基于改進(jìn)的Retinex算法，對(duì)其實(shí)現(xiàn)步驟進(jìn)行詳細(xì)的分析，并在MATLAB環(huán)境下實(shí)現(xiàn)所提出的算法，并與其他一些圖像增強(qiáng)的算法進(jìn)行比較，得出該算法的穩(wěn)定性與高效性。

圖像增強(qiáng)；穩(wěn)定性

1　基于Retinex理論圖像增強(qiáng)技術(shù)的提出

圖像增強(qiáng)技術(shù)作為圖形處理領(lǐng)域中一個(gè)十分重要的技術(shù)，主要用于按特定的需要增強(qiáng)圖像中的某些信息，減弱或者去除圖像中的某些不必要的信息，以改善圖像的視覺(jué)效果，使圖像變得更清晰或更加符合人的視覺(jué)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的識(shí)別，滿足某些特定分析的需要。圖像增強(qiáng)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，涌現(xiàn)出了大量的研究成果，形成了許多較為經(jīng)典的圖像增強(qiáng)算法，主要有基于空域處理的方法和基于頻域處理的方法，基于空域的圖像增強(qiáng)算法直接對(duì)直接對(duì)圖像的灰度級(jí)進(jìn)行計(jì)算，如基于直方圖均值化的圖像增強(qiáng)技術(shù)，基于局部直方圖的圖像增強(qiáng)，基于全局直方圖處理的圖像增強(qiáng)，基于頻域處理的方法則有所不同，它是基于在圖像中的某種變換域內(nèi)對(duì)圖像的系數(shù)值進(jìn)行校正，比較常用的如傅里葉變換、小波變換等，是一種間接增強(qiáng)的算法，而本文則是對(duì)圖像增強(qiáng)算法中的一種比較常用的基于Retinex的方法進(jìn)行深入研究，借助于MATLAB編程思想與編程軟件對(duì)Retinex理論實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的論述，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的Retinex的算法，達(dá)到了很好的圖像增強(qiáng)效果。

2　Retinex理論簡(jiǎn)介

Retinex算法是由Edwin Land在1963年提出的，其主要內(nèi)容是關(guān)于色彩恒常性理論，Retinex是一個(gè)合成詞，它的構(gòu)成是retina（視網(wǎng)膜）+cortex（皮層）組成，Land的Retinex模型是建立在三個(gè)假設(shè)之上，其一為真實(shí)的世界是沒(méi)有任何顏色的，我們之所以能感覺(jué)到物體的顏色是因?yàn)楣夂臀镔|(zhì)相互作用的結(jié)果，其二為每一個(gè)顏色區(qū)域都是由一系列給定波長(zhǎng)的紅綠藍(lán)三原色構(gòu)成的，其三為每一個(gè)單位區(qū)域的顏色都是有三原色決定的。

圖1　

根據(jù)Retinex理論，物體的顏色是由物體對(duì)于長(zhǎng)波、中波、短波光線的反射能力決定的，而不是由反射光強(qiáng)度的絕對(duì)值決定的，物體表面的色彩不會(huì)受到光照非均勻性的影響，具有高度的一致性，因此我們可以得到，如下圖所示：對(duì)于一幅給定的圖像S（x，y），可以分解成兩個(gè)不同的圖像，分別為反射圖像R（x，y）和亮度圖像（有時(shí)也可以稱(chēng)之為入射圖像）L（x，y），圖像可以看成是由入射圖像和反射圖像構(gòu)成，當(dāng)一束光線照射到物體表面上，通過(guò)物體的反射形成的反射光進(jìn)入人的眼睛，就形成了人所看到的圖像，其用數(shù)學(xué)公式表示為：

其中L（x，y）表示入射光的圖像，它直接決定了圖像中的各個(gè)像素所能達(dá)到的動(dòng)態(tài)范圍，R（x，y）表示物體反射性質(zhì)的圖像，即表示物體的所有內(nèi)在的屬性，S（x，y）表示人的眼睛所能接收到的反射光圖像，Retinex理論的實(shí)質(zhì)在于從圖像S中獲取物體的反射性質(zhì)L，拋開(kāi)入射光的性質(zhì)來(lái)獲取物體的本來(lái)面貌，即從物體的原始圖像中估計(jì)出物體的照射圖像，然后再用物體的原始圖像減去物體的照射圖像從而可以得到反映物體本質(zhì)屬性的反射圖像，Retinex算法可以在灰度動(dòng)態(tài)范圍壓縮，圖像的邊緣增強(qiáng)和顏色恒定性三方面達(dá)到平衡，因此可以對(duì)各種不同類(lèi)型的圖像進(jìn)行自適應(yīng)的增強(qiáng)效果。因?yàn)镽etinex算法的諸多優(yōu)勢(shì)使其在圖像增強(qiáng)領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用，如圖像的去模糊處理，圖像的去霧處理，醫(yī)療影像處理，遙感圖像處理等，下面本文將對(duì)Land的Retinex理論進(jìn)行深入的研究，并用MATLAB方法實(shí)現(xiàn)了Retinex算法以及基于MATLAB實(shí)現(xiàn)過(guò)程的詳細(xì)分析。

3　基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)

本文是基于對(duì)經(jīng)典的Retinex理論進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上再對(duì)原Retinex經(jīng)典理論算法進(jìn)行了一定的修改與補(bǔ)充，從而使得算法魯棒性更強(qiáng)，顯示效果更好，下面就算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明。

本文研究選取的是彩色RGB圖像，算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）先讀取輸入的彩色圖像，分別獲取彩色圖像的R通道，G通道，B通道的顏色分量，分別賦予三個(gè)矩陣進(jìn)行存儲(chǔ)。

（2）分別對(duì)三個(gè)通道的矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型歸一化處理，即將數(shù)據(jù)類(lèi)型由整形轉(zhuǎn)換成雙精度浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)。

（3）定義高斯模板的標(biāo)準(zhǔn)差，定義高斯模板的大小，計(jì)算模板中心，然后構(gòu)造一個(gè)高斯模板。

（4）分別利用構(gòu)造的高斯模板對(duì)R，G，B三通道的分量分別進(jìn)行卷積運(yùn)算，相當(dāng)于對(duì)原圖像進(jìn)行濾波，得到濾波后的三分量，然后再對(duì)三個(gè)通道分量取對(duì)數(shù)運(yùn)算，同時(shí)對(duì)原始三通道分量取對(duì)數(shù)運(yùn)算，用經(jīng)過(guò)高斯卷積后的三通道分量減去原始的三通道分量再分別除以三后得到新的三通道的分量，這樣即可得到增強(qiáng)后的圖像。

（5）分別對(duì)原始圖像進(jìn)行高、中、低三個(gè)尺度的高斯變換，然后與原始圖像做差后得到的三通道分量分別相加，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換。

（6）最后對(duì)圖像進(jìn)行線性的拉伸，再對(duì)圖像進(jìn)行去燥處理，最后得到增強(qiáng)后的圖像。

4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本實(shí)驗(yàn)是基于Windows 8.1環(huán)境下的MATLAB R2015b進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，對(duì)比了一些經(jīng)典的圖像增強(qiáng)算法，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下圖所示：

如上圖所示，對(duì)于一幅給定的表面有霧氣的模糊圖像而言，當(dāng)用直方圖算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)時(shí)，我們看到圖像的分辨率與清晰度并沒(méi)有大幅度的提高，圖像的表面仍然存在很多不清晰的地方，直方圖算法只是實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像像素的拉伸，使圖像的像素在全局范圍內(nèi)呈均勻分布，但圖像的整體亮度仍然偏暗，并沒(méi)有突出原圖像的色彩差異，并且去除霧氣的效果仍然不明顯，對(duì)比直方圖可以看出，只是實(shí)現(xiàn)了圖像像素的均勻分布，但并沒(méi)有顯著提高圖像的清晰度及實(shí)現(xiàn)圖像的去霧效果，當(dāng)我們用基于Retinex的算法對(duì)圖像進(jìn)行處理后，我們對(duì)比前兩幅圖片發(fā)現(xiàn)圖片無(wú)論是清晰度還是去霧的效果都有顯著的提高，圖像的顏色也更接近于原來(lái)圖像的顏色，且基本還原了原圖像的色彩差異，可以說(shuō)達(dá)到了維持顏色常性的特點(diǎn)，基本上實(shí)現(xiàn)了圖像的增強(qiáng)效果，從直方圖也可以看出，Retinex算法可以平衡圖像灰度動(dòng)態(tài)范圍的壓縮，圖像增強(qiáng)和圖像顏色恒常三個(gè)指標(biāo)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)表面含有霧氣等造成圖像表面模糊的自適應(yīng)增強(qiáng)，實(shí)驗(yàn)表明Retinex算法在圖像增強(qiáng)方面的效果是十分顯著的。

5　結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)Retinex圖像的增強(qiáng)算法做了深入的研究，并用MATLAB對(duì)經(jīng)典的Retinex算法進(jìn)行了一定的改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法的處理圖像的效果更好，也更具實(shí)用價(jià)值，可以很好地解決實(shí)際生活中的一些問(wèn)題。但本算法并非十分完善，還有許多值得研究與改進(jìn)的地方，這需要在今后的實(shí)際應(yīng)用中不斷補(bǔ)充與完

［1］王書(shū)新.基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法的研究［D］.昆明：昆明理工大學(xué)，2011.

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［10］李瑩.基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法的研究［D］.西安：西北大學(xué)，2014.

Research on Image Enhancement Algorithm Based on Retinex Theory

WU Zhen-zhong
（College of Computer Science，Sichuan University，Chendu 610065）

Presents a Retinex theory based on image enhancement algorithm，though in-depth study of the algorithm，proposes an improved Retinex based on improved algorithm and analyzes the algorithm realization steps in details，and realizes the algorithm proposed under the environment of MATLAB，and compares with some other image enhancement algorithms，the results shows that the stability and effectiveness of the algorithm by with some other image enhancement algorithms.

Image Enhancement；Stability

1007-1423（2016）26-0067-03DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2016.26.016

吳振中（1988-），男，廣西壯族自治區(qū)柳州人，碩士研究生，研究方向?yàn)閳D像處理與合成

2016-06-14

2016-09-05